信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2005年
2期
181-187
,共7页
孙婉胜%樊友平%陈允平%马笑潇%柴毅
孫婉勝%樊友平%陳允平%馬笑瀟%柴毅
손완성%번우평%진윤평%마소소%시의
免疫系统%机器学习%特征数据压缩%数据挖掘%主元分析
免疫繫統%機器學習%特徵數據壓縮%數據挖掘%主元分析
면역계통%궤기학습%특정수거압축%수거알굴%주원분석
针对诊断特征数据中重复或相似事例样本和特征参量之间可能存在的相关性,提出一种有效的特征数据双向压缩预处理方法,该法在不损失数据隐含的特征知识的前提下,能有效降低学习机器的学习负担.在进行样本参量的降维处理时,基于主元分析的思想,采用一种改进的主元分析(MPCA)方法用于横向数据压缩,在压缩样本数量时,综述和比较了现有的各种聚类算法,借鉴生物体自然免疫系统中克隆选择以及免疫网络自稳定等有关机理,提出了基于主元核相似度的免疫聚类算法用于纵向数据压缩.仿真实验验证了所提方法的有效性.
針對診斷特徵數據中重複或相似事例樣本和特徵參量之間可能存在的相關性,提齣一種有效的特徵數據雙嚮壓縮預處理方法,該法在不損失數據隱含的特徵知識的前提下,能有效降低學習機器的學習負擔.在進行樣本參量的降維處理時,基于主元分析的思想,採用一種改進的主元分析(MPCA)方法用于橫嚮數據壓縮,在壓縮樣本數量時,綜述和比較瞭現有的各種聚類算法,藉鑒生物體自然免疫繫統中剋隆選擇以及免疫網絡自穩定等有關機理,提齣瞭基于主元覈相似度的免疫聚類算法用于縱嚮數據壓縮.倣真實驗驗證瞭所提方法的有效性.
침대진단특정수거중중복혹상사사례양본화특정삼량지간가능존재적상관성,제출일충유효적특정수거쌍향압축예처리방법,해법재불손실수거은함적특정지식적전제하,능유효강저학습궤기적학습부담.재진행양본삼량적강유처리시,기우주원분석적사상,채용일충개진적주원분석(MPCA)방법용우횡향수거압축,재압축양본수량시,종술화비교료현유적각충취류산법,차감생물체자연면역계통중극륭선택이급면역망락자은정등유관궤리,제출료기우주원핵상사도적면역취류산법용우종향수거압축.방진실험험증료소제방법적유효성.
